Fractal image compression with bat inspired algorithm

Abstract

La redondance trouvée dans les images non compressées peut être réduite par compression d'image afin que nous puissions stocker ou transmettre des images d'une manière économique. Il existe de nombreuses techniques à cet effet, mais les médias numériques augmentent rapidement, donc il faut plus de recherches dans ce domaine. La compression est utilisée pour réduire la taille des données qui peut permettre un meilleur stockage et transfert. Les tendances des méthodes de compression actuelles sont celles des algorithmes de la théorie fractale, qui apparaissent comme un outil puissant pour améliorer la qualité d'image. D'autre part, les heuristiques représentent un ensemble d'approches utilisées pour résoudre des tâches d'optimisation difficiles avec une consommation rationnelle des ressources. Ils se caractérisent par leur convergence rapide et leur réduction de la complexité de la recherche. Dans cette étude, nous essayons de combiner pour la première fois une heuristique bioinspirée appelée "Bat Inspired Algorithm" avec la compression fractale d'image. Une comparaison est faite entre notre approche proposée et les différentes méthodes existantes, telles que : décomposition Quad-tree, WPA etc. Les résultats montrent des améliorations dans notre algorithme dans différents aspects (temps de codage, CR, PSNR, MSE).